本發(fā)明涉及生物信息識(shí)別領(lǐng)域，具體而言，涉及一種掌靜脈識(shí)別匹配方法及裝置。

背景技術(shù)：

生物特征與生俱來(lái)，具有穩(wěn)定性、唯一性和方便性等特點(diǎn)，由此以生物識(shí)別技術(shù)作為手段來(lái)進(jìn)行身份驗(yàn)證逐漸取代諸如鑰匙、密碼等傳統(tǒng)的身份識(shí)別方式。生物識(shí)別技術(shù)是指利用人體的一些生物特征，例如人臉、虹膜、指紋、掌靜脈、手形等進(jìn)行身份識(shí)別的技術(shù)，其主要包括：采集圖像，從采集的圖像中提取生物特征信息，隨后將所提取的特征信息與數(shù)據(jù)庫(kù)中所有或部分預(yù)先注冊(cè)的特征信息進(jìn)行匹配，根據(jù)匹配結(jié)果來(lái)對(duì)該被驗(yàn)證者進(jìn)行身份驗(yàn)證。

掌靜脈識(shí)別是近幾年提出的一種較新的生物特征識(shí)別技術(shù)，由于靜脈血管紋路是無(wú)法復(fù)制的，相較于目前的指紋解鎖安全性更高。掌靜脈識(shí)別也是一種非侵犯性的識(shí)別方法，用戶比較容易接受，對(duì)采集設(shè)備要求不高。但現(xiàn)在的掌靜脈識(shí)別存在諸多不足，例如，采集的圖像信息不夠清晰準(zhǔn)確、提取的圖像信息存在大量冗余信息等，這些問(wèn)題干擾了手掌靜脈特征的匹配情況，影響了手掌靜脈特征的識(shí)別結(jié)果。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了克服現(xiàn)有技術(shù)中的上述不足，本發(fā)明提供的一種掌靜脈識(shí)別匹配方法及裝置，能夠清晰、準(zhǔn)確地采集掌靜脈圖像信息，剔除冗余信息，減少對(duì)掌靜脈特征匹配的干擾及對(duì)掌靜脈特征識(shí)別的不良影響。

本發(fā)明第一目的在于提供了一種掌靜脈識(shí)別匹配方法，所述方法包括：

采集掌靜脈圖像；

對(duì)所述掌靜脈圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理獲取待識(shí)別的感興趣區(qū)域；

基于所述感興趣區(qū)域提取掌靜脈特征；

將提取的所述掌靜脈特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先存儲(chǔ)的掌靜脈特征進(jìn)行匹配，當(dāng)匹配時(shí)，執(zhí)行預(yù)設(shè)的操作。

在本發(fā)明較佳實(shí)施例中，所述對(duì)所述掌靜脈圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理獲取待識(shí)別的感興趣區(qū)域的步驟包括：

對(duì)所述掌靜脈圖像進(jìn)行處理得到對(duì)應(yīng)的二值化圖像；

對(duì)所述二值化圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)得到手掌在所述掌靜脈圖像中的輪廓；

基于所述輪廓得到指根點(diǎn)的位置；

根據(jù)所述指根點(diǎn)的位置得到所述待識(shí)別的感興趣區(qū)域。

在本發(fā)明較佳實(shí)施例中，所述根據(jù)所述指根點(diǎn)的位置得到所述待識(shí)別的感興趣區(qū)域的步驟包括：

從所述輪廓中獲取兩個(gè)指根點(diǎn)；

以所述兩個(gè)指根點(diǎn)的連線，及所述連線的中垂線建立坐標(biāo)系；

沿所述中垂線向手掌方向獲取一預(yù)設(shè)尺寸區(qū)域作為所述待識(shí)別的感興趣區(qū)域。

在本發(fā)明較佳實(shí)施例中，所述預(yù)設(shè)尺寸區(qū)域?yàn)橐痪匦螀^(qū)域，所述矩形區(qū)域的中心在所述中垂線上。

在本發(fā)明較佳實(shí)施例中，所述對(duì)所述掌靜脈圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理獲取待識(shí)別的感興趣區(qū)域的步驟還包括：

對(duì)所述掌靜脈圖像進(jìn)行歸一化處理。

在本發(fā)明較佳實(shí)施例中，所述基于所述感興趣區(qū)域提取掌靜脈特征的步驟包括：

將所述感興趣區(qū)域劃分為多個(gè)面積相同的子區(qū)域；

將每個(gè)所述子區(qū)域的灰度值用灰度值均值表示，以得到所述感興趣區(qū)域?qū)?yīng)的掌靜脈圖像矩陣；

對(duì)所述掌靜脈圖像矩陣進(jìn)行nbp編碼運(yùn)算，得到掌靜脈特征。

在本發(fā)明較佳實(shí)施例中，所述將提取的所述掌靜脈特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先存儲(chǔ)的掌靜脈特征進(jìn)行匹配，當(dāng)匹配時(shí)，執(zhí)行預(yù)設(shè)的操作的步驟包括：

計(jì)算所述掌靜脈特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先存儲(chǔ)的掌靜脈特征的漢明距離；

當(dāng)所述掌靜脈特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先存儲(chǔ)的掌靜脈特征的漢明距離小于預(yù)設(shè)距離閾值時(shí)，判斷所述掌靜脈特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先存儲(chǔ)的掌靜脈特征匹配。

本發(fā)明第二目的在于一種掌靜脈識(shí)別匹配裝置，所述裝置包括：

采集模塊，用于采集掌靜脈圖像；

預(yù)處理模塊，用于對(duì)所述掌靜脈圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理獲取待識(shí)別的感興趣區(qū)域；

提取模塊，用于基于所述感興趣區(qū)域提取掌靜脈特征；

匹配模塊，用于將提取的所述掌靜脈特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先存儲(chǔ)的掌靜脈特征進(jìn)行匹配，當(dāng)匹配時(shí)，執(zhí)行預(yù)設(shè)的操作。

在本發(fā)明較佳實(shí)施例中，所述預(yù)處理模塊對(duì)所述掌靜脈圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理獲取待識(shí)別的感興趣區(qū)域的方式包括：

對(duì)所述掌靜脈圖像進(jìn)行處理得到對(duì)應(yīng)的二值化圖像；

對(duì)所述二值化圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)得到手掌在所述掌靜脈圖像中的輪廓；

基于所述輪廓得到指根點(diǎn)的位置；

根據(jù)所述指根點(diǎn)的位置得到所述待識(shí)別的感興趣區(qū)域；

對(duì)所述掌靜脈圖像進(jìn)行歸一化處理。

在本發(fā)明較佳實(shí)施例中，所述匹配模塊將提取的所述掌靜脈特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先存儲(chǔ)的掌靜脈特征進(jìn)行匹配，當(dāng)匹配時(shí)，執(zhí)行預(yù)設(shè)的操作的方式包括：

計(jì)算所述掌靜脈特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先存儲(chǔ)的掌靜脈特征的漢明距離；

當(dāng)所述掌靜脈特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先存儲(chǔ)的掌靜脈特征的漢明距離小于預(yù)設(shè)距離閾值時(shí)，判斷所述掌靜脈特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先存儲(chǔ)的掌靜脈特征匹配。

相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)而言，本發(fā)明提供的一種掌靜脈識(shí)別匹配方法及裝置，通過(guò)采集掌靜脈圖像，對(duì)所述掌靜脈圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理以獲取待識(shí)別的感興趣區(qū)域?；谒龈信d趣區(qū)域提取掌靜脈特征，將提取的所述掌靜脈特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先存儲(chǔ)的掌靜脈特征進(jìn)行匹配，當(dāng)匹配時(shí)，執(zhí)行預(yù)設(shè)的操作。由此能夠得到清晰、準(zhǔn)確的掌靜脈圖像信息，減少對(duì)掌靜脈特征匹配的干擾及對(duì)掌靜脈特征識(shí)別的不良影響。

附圖說(shuō)明

為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，應(yīng)當(dāng)理解，以下附圖僅示出了本發(fā)明的某些實(shí)施例，因此不應(yīng)被看作是對(duì)范圍的限定，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他相關(guān)的附圖。

圖1為本發(fā)明提供的掌靜脈系統(tǒng)的方框示意圖。

圖2為本發(fā)明提供的正對(duì)反射方式的光照示意圖。

圖3為本發(fā)明提供的背對(duì)透射方式的光照示意圖。

圖4為本發(fā)明提供的掌靜脈識(shí)別匹配方法的步驟流程圖。

圖5為本發(fā)明實(shí)施例提供的步驟s120的子步驟流程示意圖。

圖6為本發(fā)明實(shí)施例提供的采集的掌靜脈圖像的效果示意圖。

圖7為本發(fā)明實(shí)施例提供的感興趣區(qū)域的子區(qū)域劃分示意圖。

圖8為本發(fā)明實(shí)施例提供的掌靜脈識(shí)別匹配裝置的功能模塊圖。

圖標(biāo)：10-掌靜脈系統(tǒng)；100-掌靜脈識(shí)別匹配裝置；110-采集模塊；120-預(yù)處理模塊；130-提取模塊；140-匹配模塊；150-感興趣區(qū)域；152-第一指根點(diǎn)；154-第二指根點(diǎn)；156-中點(diǎn)；200-存儲(chǔ)器；210-圖像數(shù)據(jù)庫(kù)；300-處理器；400-圖像采集設(shè)備；410-成像元件；420-光源；500-顯示元件；600-手掌。

具體實(shí)施方式

為使本發(fā)明實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。通常在此處附圖中描述和示出的本發(fā)明實(shí)施例的組件可以以各種不同的配置來(lái)布置和設(shè)計(jì)。

因此，以下對(duì)在附圖中提供的本發(fā)明的實(shí)施例的詳細(xì)描述并非旨在限制要求保護(hù)的本發(fā)明的范圍，而是僅僅表示本發(fā)明的選定實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

應(yīng)注意到：相似的標(biāo)號(hào)和字母在下面的附圖中表示類似項(xiàng)，因此，一旦某一項(xiàng)在一個(gè)附圖中被定義，則在隨后的附圖中不需要對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步定義和解釋。此外，術(shù)語(yǔ)“第一”、“第二”、“第三”等僅用于區(qū)分描述，而不能理解為指示或暗示相對(duì)重要性。

請(qǐng)參閱圖1，圖1為掌靜脈系統(tǒng)10的方框示意圖。所述掌靜脈系統(tǒng)10包括掌靜脈識(shí)別匹配裝置100、存儲(chǔ)器200、處理器300、圖像采集設(shè)備400及顯示元件500。

所述掌靜脈識(shí)別匹配裝置100、存儲(chǔ)器200、處理器300、圖像采集設(shè)備400及顯示元件500相互之間直接或間接地電性連接，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸或交互。

所述存儲(chǔ)器200可以是，但不限于，隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(randomaccessmemory，ram)，只讀存儲(chǔ)器(readonlymemory，rom)，可編程只讀存儲(chǔ)器(programmableread-onlymemory，prom)，可擦除只讀存儲(chǔ)器(erasableprogrammableread-onlymemory，eprom)，電可擦除只讀存儲(chǔ)器electricerasableprogrammableread-onlymemory，eeprom)等。其中，存儲(chǔ)器200內(nèi)包括一圖像數(shù)據(jù)庫(kù)210，所述圖像數(shù)據(jù)庫(kù)210用于存儲(chǔ)掌靜脈圖像信息。當(dāng)經(jīng)過(guò)采集、提取處理后的掌靜脈圖像需要進(jìn)行匹配識(shí)別操作時(shí)，將所述待匹配識(shí)別的掌靜脈圖像與預(yù)先存儲(chǔ)在圖像數(shù)據(jù)庫(kù)210中的掌靜脈圖像進(jìn)行比較。

所述處理器300可以是一種集成電路芯片，具有對(duì)信號(hào)的處理能力。所述的處理器300可以是通用處理器，包括中央處理器(centralprocessingunit，cpu)、網(wǎng)絡(luò)處理器(networkprocessor，np)等；還可以是數(shù)字信號(hào)處理器(dsp)、專用集成電路(asic)、現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(fpga)或者其他可編程邏輯器件、分立門或者晶體管邏輯器件、分立硬件組件?？梢詫?shí)現(xiàn)或者執(zhí)行本發(fā)明實(shí)施例中的公開(kāi)的各方法、步驟及邏輯框圖。通用處理器可以是微處理器或者該處理器也可以是任何常規(guī)的處理器等。

所述顯示元件500在所述掌靜脈系統(tǒng)10與用戶之間提供一個(gè)交互界面(例如用戶操作界面)用于顯示指示用戶操作界面及顯示掌靜脈圖像的匹配識(shí)別結(jié)果。在本實(shí)施例中，所述顯示元件500為觸控顯示器。觸控顯示器，可為支持單點(diǎn)和多點(diǎn)觸控操作的電容式觸控屏或電阻式觸控屏等。支持單點(diǎn)和多點(diǎn)觸控操作是指觸控顯示器能感應(yīng)到來(lái)自該觸控顯示器上一個(gè)或多個(gè)位置處產(chǎn)生的觸控操作，并將該感應(yīng)到的觸控操作交由所述處理器300進(jìn)行處理和計(jì)算。

所述圖像采集設(shè)備400用于采集掌靜脈圖像信息。在本實(shí)施例中，所述圖像采集設(shè)備400的核心部件是攝像頭，目前市場(chǎng)上常見(jiàn)的攝像頭主要以cmos(complementarymetal-oxide-semiconductor，互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體)和ccd(charge-coupleddevice，電荷耦合元件)為主，它們都是采用感光元件進(jìn)行光電轉(zhuǎn)換，將圖像轉(zhuǎn)化為數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)影像捕獲的目的。cmos攝像頭相比于ccd攝像頭在響應(yīng)速度、成本、功耗、光譜響應(yīng)范圍、集成度方面具有較大的優(yōu)勢(shì)，考慮到靜脈圖像主要是在近紅外波段范圍內(nèi)采集的圖像，cmos攝像頭在近紅外波段靈敏度較高，且隨波長(zhǎng)增加而衰減的梯度相對(duì)較慢，由此，本實(shí)施例優(yōu)選采用cmos攝像頭作為圖像采集的核心部件。

所述圖像采集設(shè)備400還包括成像元件410及光源420。按照光源420和手掌600的相對(duì)位置以及成像元件410接收光線的來(lái)源，光照的方式可以分為兩種方式：正對(duì)反射方式、背對(duì)透射方式。請(qǐng)參閱圖2，圖2為正對(duì)反射方式的光照示意圖，請(qǐng)參閱圖3，圖3為背對(duì)透射方式的光照示意圖。在正對(duì)反射方式下，發(fā)出的近紅外光線照射在手掌600上，除了很少一部分被血管內(nèi)物質(zhì)吸收，大部分在皮膚組織處會(huì)形成反射光。成像元件410則放在光源420的同側(cè)，通過(guò)對(duì)反射光進(jìn)行感光來(lái)實(shí)現(xiàn)成像的目的。背對(duì)透射方式，指的是光源420的位置擺放在面對(duì)手掌600背面一側(cè)，光源420發(fā)出的近紅外光線穿透皮膚組織與整只手，放在面對(duì)手掌600一側(cè)的成像元件410通過(guò)獲取穿透手掌600的近紅外光線形成靜脈圖像。這種照射方式，光源420與成像元件410呈一線排列，由于需要穿透整個(gè)手掌600，必須提供給光源420相當(dāng)大的功率，手掌600厚度越厚，穿透手掌600的紅外線光越少。在本實(shí)施例中，在選擇照射方式時(shí)，充分考慮到應(yīng)用于產(chǎn)品化的基本要求，產(chǎn)品體積小型化、能耗節(jié)約化成為選擇的最終依據(jù)。因此，本實(shí)施例優(yōu)選采用正對(duì)反射式光照方式，光源420與成像元件410由于處于同一側(cè)，其空間位置距離更近，這樣更便于產(chǎn)品小型化設(shè)計(jì)；發(fā)射功率較小的優(yōu)點(diǎn)也可以確保使用正對(duì)反射式的產(chǎn)品能耗更低。

具體地，所述光源420選用近紅外led作為照射光源，原因在于：一方面，具有足夠的圖像分辨率，能夠區(qū)分細(xì)小的靜脈信息；另一方面，具有較好的響應(yīng)度能提高靜脈圖像的對(duì)比度。

經(jīng)過(guò)實(shí)際測(cè)試，本實(shí)施例優(yōu)選采用30w的cmos攝像頭采集圖像信息，選擇940nm波長(zhǎng)的近紅外led作為照射光源。

請(qǐng)參閱圖4，圖4為本發(fā)明提供的掌靜脈識(shí)別匹配方法的步驟流程圖。下面對(duì)所述方法的具體流程進(jìn)行詳細(xì)闡述，所述方法包括：

步驟s110，采集掌靜脈圖像。

在本實(shí)施例中，光源420應(yīng)均勻照射，以使采集到的掌靜脈圖像清晰明確。

步驟s120，對(duì)所述掌靜脈圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理獲取待識(shí)別的感興趣區(qū)域150。

具體地，請(qǐng)參閱圖5，圖5為步驟s120的子步驟流程示意圖。

子步驟s121，對(duì)所述掌靜脈圖像進(jìn)行處理得到對(duì)應(yīng)的二值化圖像。

由于在采集掌靜脈圖像時(shí)，無(wú)法保證每次手掌600的方位位置不變，所以在不同時(shí)間從同一手掌600采集的掌靜脈圖像會(huì)有不同程度的平移和旋轉(zhuǎn)。所以，在采集掌靜脈前，需要對(duì)掌靜脈圖像進(jìn)行定位，使所有手掌600保持在大體一致的位置和方向上。首先，將掌靜脈圖像邊緣剔除5像素點(diǎn)的邊緣，然后將掌靜脈圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖，再進(jìn)行二值化處理。所述二值化處理就是將圖像上的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為0或255，也就是將整個(gè)圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果。

子步驟s122，對(duì)所述二值化圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)得到手掌600在所述掌靜脈圖像中的輪廓。

具體地，首先，對(duì)所述二值化圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，所述邊緣檢測(cè)主要是利用邊緣檢測(cè)算子進(jìn)行圖像邊緣的提取。在本實(shí)施例中，采用的邊緣檢測(cè)算子可以是，但不限于，roberts算子、prewitt算子、sobel算子、log算子、canny算子、laplace算子等，這些經(jīng)典的邊緣檢測(cè)算子在使用時(shí)都是使用預(yù)定義的邊緣模型去匹配。

然后，提取圖像的輪廓，經(jīng)典的輪廓提取技術(shù)大都基于微分運(yùn)算。先通過(guò)平滑來(lái)濾除圖像中的噪聲；后進(jìn)行一階微分或二階微分運(yùn)算，求得梯度最大值或二階導(dǎo)數(shù)的過(guò)零點(diǎn)；最后選取適當(dāng)?shù)拈撝祦?lái)提取邊界。

通過(guò)上述操作，在二值化圖像的基礎(chǔ)上提取圖像輪廓，去掉不相關(guān)的輪廓信息得到手掌600的輪廓圖像，以避免對(duì)后續(xù)掌靜脈特征的匹配和識(shí)別造成干擾。

子步驟s123，基于所述輪廓得到指根點(diǎn)的位置。

具體地，通過(guò)遍歷輪廓點(diǎn)找到手掌600所有的指根位置，并根據(jù)所述指根位置對(duì)圖像進(jìn)行方向的矯正，在尋找指根的過(guò)程中，可以將聚集在一起的一群點(diǎn)融合為一個(gè)點(diǎn)以此減少指根定位的誤差。

子步驟s124，根據(jù)所述指根點(diǎn)的位置得到所述待識(shí)別的感興趣區(qū)域150。

具體地，請(qǐng)參閱圖6，圖6為采集的掌靜脈圖像的效果示意圖。在矯正的掌靜脈圖像上，以第一指根點(diǎn)152及第二指根點(diǎn)154的中點(diǎn)156為原點(diǎn)，以過(guò)兩個(gè)指根點(diǎn)的直線為y軸，以兩個(gè)指根點(diǎn)的中垂線為x軸建立坐標(biāo)系，截取離y軸區(qū)域50個(gè)像素點(diǎn)的一塊矩形區(qū)域作為感興趣區(qū)域150(regionofinterest，roi)，所述感興趣區(qū)域150的中心在所述中垂線上。

子步驟s125，對(duì)所述掌靜脈圖像進(jìn)行歸一化處理。

在實(shí)際采集圖像時(shí)，并不能保證每次取得的圖像大小一致，需要自動(dòng)調(diào)節(jié)手掌600的大小，使得在對(duì)同一人進(jìn)行掌靜脈采集時(shí)，不同次取圖所得到的區(qū)域是相同的。因此，在提取特征前，需對(duì)圖像區(qū)域進(jìn)行歸一化，以便于后續(xù)的掌靜脈特征的提取和匹配。

請(qǐng)?jiān)俅螀㈤唸D6，先測(cè)量第一指根點(diǎn)152與第二指根點(diǎn)154之間的指根間距m；將m帶入到預(yù)設(shè)的公式中：t＝m*50/200，l＝150*m/200，其中，t為中點(diǎn)156到感興趣區(qū)域150的距離長(zhǎng)度，l為感興趣區(qū)域150的邊長(zhǎng)。由此計(jì)算，可以保證對(duì)同一個(gè)人每次取到的感興趣區(qū)域150相同。

步驟s130，基于所述感興趣區(qū)域150提取掌靜脈特征。

具體地，請(qǐng)參閱圖7，圖7為感興趣區(qū)域150的子區(qū)域劃分示意圖。首先，將所述感興趣區(qū)域150按照?qǐng)D7所示劃分為多個(gè)面積相同的子區(qū)域，以每個(gè)子區(qū)域的灰度值均值代表每個(gè)所述子區(qū)域的灰度值，以得到所述感興趣區(qū)域150對(duì)應(yīng)的掌靜脈圖像矩陣。其中，p、p0、p1、p2、p3、p4、p5、p6、p7分別表示每個(gè)子區(qū)域的灰度值均值。

然后，對(duì)所述掌靜脈圖像矩陣進(jìn)行nbp(neighborbasedbinarypattern，近鄰二值模式)編碼運(yùn)算，形成nbp二進(jìn)制編碼比特串。算法步驟如下：

以中心子區(qū)域p為中心像素，以左上角第一個(gè)像素點(diǎn)p7為起點(diǎn)，采用順時(shí)針遍歷的方法，提取中心像素周圍的8個(gè)點(diǎn)，并排列成一行。

從最左側(cè)的像素開(kāi)始，將當(dāng)前像素與其右側(cè)的下一近鄰像素進(jìn)行灰度大小比較，公式為:

特別地，

從而形成二進(jìn)制編碼比特串。

將此二進(jìn)制編碼比特串根據(jù)下述公式轉(zhuǎn)化為十進(jìn)制數(shù)，即得到中心像素的nbp編碼數(shù)值。

步驟s140，將提取的所述掌靜脈特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先存儲(chǔ)的掌靜脈特征進(jìn)行匹配，當(dāng)匹配時(shí)，執(zhí)行預(yù)設(shè)的操作。

在本實(shí)施例中，圖像匹配技術(shù)大致可以分為三類：點(diǎn)匹配，線匹配和區(qū)域匹配。由于其對(duì)光照變化、仿射變換和視角變化的魯棒性，點(diǎn)匹配的重視程度較高。

在本實(shí)施例中，可運(yùn)用漢明距離對(duì)圖像特征進(jìn)行匹配。漢明距離是使用在數(shù)據(jù)傳輸差錯(cuò)控制編碼里的，漢明距離是一個(gè)概念，它表示兩個(gè)(相同長(zhǎng)度)字對(duì)應(yīng)位不同的數(shù)量。以d(x，y)表示兩個(gè)字x，y之間的漢明距離，對(duì)兩個(gè)字符串進(jìn)行異或運(yùn)算，并統(tǒng)計(jì)結(jié)果為1的個(gè)數(shù)，那么這個(gè)數(shù)就是漢明距離。

具體地，首先計(jì)算所述掌靜脈特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先存儲(chǔ)的掌靜脈特征的漢明距離(hammingdistance)。在信息論中，兩個(gè)等長(zhǎng)字符串之間的漢明距離是兩個(gè)字符串對(duì)應(yīng)位置的不同字符的個(gè)數(shù)，即將一個(gè)字符串變換成另外一個(gè)字符串所需要替換的字符個(gè)數(shù)。

例如：

1011101與1001001之間的漢明距離是2。

2143896與2233796之間的漢明距離是3。

"toned"與"roses"之間的漢明距離是3。

其次，當(dāng)所述掌靜脈特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先存儲(chǔ)的掌靜脈特征的漢明距離小于預(yù)設(shè)距離閾值時(shí)，判斷所述掌靜脈特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先存儲(chǔ)的掌靜脈特征匹配。具體地，假設(shè)提取的所述掌靜脈特征的nbp二進(jìn)制編碼比特串為snbp1，數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先存儲(chǔ)的掌靜脈特征的nbp二進(jìn)制編碼比特串為snbp2，比特串的形式為：

snbp1＝x1x2…xn

snbp2＝y(tǒng)1y2…yn

式中：x，y的值為0或者1。漢明距離的定義為：

匹配時(shí)，通過(guò)漢明距離rhd衡量?jī)蓚€(gè)掌脈圖像相似程度，漢明距離rhd的值在0和1之間，值越小表示相似度越高，反之越低。所述預(yù)設(shè)距離閾值設(shè)定為r，所述預(yù)設(shè)距離閾值r通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試確定，當(dāng)rhd滿足：rhd＜r時(shí)，判定所述掌靜脈特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先存儲(chǔ)的掌靜脈特征相匹配，執(zhí)行后續(xù)預(yù)設(shè)的操作，反之判定匹配失敗。在本實(shí)施例中，所述預(yù)設(shè)的操作是指?jìng)€(gè)人身份識(shí)別認(rèn)證，包括電子銀行、電子錢包、電子票務(wù)、電子教育等服務(wù)性識(shí)別認(rèn)證以及信用卡詐騙、網(wǎng)絡(luò)黑客、物理門禁、邏輯門禁等防止個(gè)人身份盜用的識(shí)別認(rèn)證。

在本實(shí)施例中，還可以采用基于級(jí)聯(lián)二值編碼并運(yùn)用漢明距離對(duì)提取到的圖像進(jìn)行識(shí)別匹配。首先，可對(duì)兩幅待匹配的圖像(a1和a2)分別進(jìn)行特征點(diǎn)檢測(cè)，然后對(duì)檢測(cè)到的特征點(diǎn)進(jìn)行特征向量表示。例如，可以用sift方法檢測(cè)圖像的特征點(diǎn)，并表示成128維的特征向量。在基于級(jí)聯(lián)二值編碼的特征點(diǎn)匹配階段，采用三層的級(jí)聯(lián)二值編碼方法，對(duì)待匹配圖像(a1和a2)中重疊區(qū)域上的特征點(diǎn)進(jìn)行一對(duì)一的匹配。對(duì)于圖像a1中的任何一個(gè)特征點(diǎn)xi，首先采用一種基于多個(gè)哈希表的哈希查找方法，按照漢明距離大小，對(duì)圖像中a1的所有特征點(diǎn)yj進(jìn)行粗略篩選，得到一個(gè)候選子集然后把候選子集中的所有特征點(diǎn)映射到高維漢明空間；最后從候選子集中快速查詢到前k個(gè)最近匹配點(diǎn)，這里的k可以根據(jù)不同應(yīng)用設(shè)置不同的數(shù)目，例如，三維重建中的圖像匹配往往設(shè)置k＝2。

上述提供的兩種基于漢明距離的圖像匹配算法只是本實(shí)施例提供的優(yōu)選實(shí)施方式。采用基于漢明距離的圖像匹配算法具有較低的時(shí)間復(fù)雜度，效率較高。

除此以外，還可以基于歐式距離算法、基于暴力搜索的匹配算法、基于樹(shù)的匹配算法對(duì)圖像特征進(jìn)行識(shí)別匹配。其中，歐氏距離也稱歐幾里得度量(euclideanmetric)，是指在m維空間中兩個(gè)點(diǎn)之間的真實(shí)距離，或者向量的自然長(zhǎng)度(即該點(diǎn)到原點(diǎn)的距離)。在二維和三維空間中的歐氏距離就是兩點(diǎn)之間的實(shí)際距離。

第二實(shí)施例

請(qǐng)參閱圖8，圖8為掌靜脈識(shí)別匹配裝置100的功能模塊圖。所述裝置包括：采集模塊110、預(yù)處理模塊120、提取模塊130及匹配模塊140。

所述采集模塊110，用于采集掌靜脈圖像。

所述預(yù)處理模塊120，用于對(duì)所述掌靜脈圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理獲取待識(shí)別的感興趣區(qū)域150。

具體地，所述預(yù)處理模塊120實(shí)現(xiàn)方式包括：

對(duì)所述掌靜脈圖像進(jìn)行處理得到對(duì)應(yīng)的二值化圖像；

對(duì)所述二值化圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)得到手掌600在所述掌靜脈圖像中的輪廓；

基于所述輪廓得到指根點(diǎn)的位置；

根據(jù)所述指根點(diǎn)的位置得到所述待識(shí)別的感興趣區(qū)域150。

對(duì)所述掌靜脈圖像進(jìn)行歸一化處理。

所述提取模塊130，用于基于所述感興趣區(qū)域150提取掌靜脈特征。

所述匹配模塊140，用于將提取的所述掌靜脈特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先存儲(chǔ)的掌靜脈特征進(jìn)行匹配，當(dāng)匹配時(shí)，執(zhí)行預(yù)設(shè)的操作。

具體地，所述匹配模塊140實(shí)現(xiàn)方式包括：

計(jì)算所述掌靜脈特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先存儲(chǔ)的掌靜脈特征的漢明距離；

當(dāng)所述掌靜脈特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先存儲(chǔ)的掌靜脈特征的漢明距離小于預(yù)設(shè)距離閾值時(shí)，判斷所述掌靜脈特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先存儲(chǔ)的掌靜脈特征匹配。

綜上所述，本發(fā)明提供的一種掌靜脈識(shí)別匹配方法及裝置，通過(guò)圖像采集設(shè)備采集掌靜脈圖像。對(duì)所述掌靜脈圖像進(jìn)行圖像二值化、歸一化等預(yù)處理操作以獲取待識(shí)別的感興趣區(qū)域。采用nbp算法基于所述感興趣區(qū)域提取掌靜脈特征。運(yùn)用漢明距離將提取的所述掌靜脈特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)先存儲(chǔ)的掌靜脈特征進(jìn)行匹配，當(dāng)匹配時(shí)，執(zhí)行預(yù)設(shè)的操作。由此能夠得到清晰、準(zhǔn)確的掌靜脈圖像信息，減少對(duì)掌靜脈特征匹配的干擾及對(duì)掌靜脈特征識(shí)別的不良影響。

以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對(duì)于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。